A munkaerő-piaci bizonytalanság hatása a közszféra és a...

Közgazdasági szemle, lXii. évf., 2015. május (473–501. o.)

PaPP Bence

a munkaerő-piaci bizonytalanság hatása a közszféra és a versenyszféra közötti bérkülönbségekre

A köz- és a magánszférában megfigyelhető munkaerő-piaci bizonytalanságoknak e két terület bérkülönbségeire gyakorolt hatását elemezzük. Olyan mik ro mo dellek-ből indulunk ki, amelyekben a munkavállalók hasznosságukat maximalizálják, és a hasznossági függvény egyik változója a munkaerő-piaci bizonytalanság. A kér-dést empirikusan makro- és mikroadatokon is megvizsgáljuk, a munkaerő-piaci bizonytalanságot többféleképpen specifikáljuk. Az eredmények megerősítik azt a feltevésünket, hogy a magánszférában elérhető bértöbblet legalább részben a szek-tor magasabb munkaerő-piaci kockázatainak tudható be.Journal of Economics Literature (JEL) kód: D81, E24, J31, J45, M52.

a költségvetési szektor és a versenyszféra több szempontból különböző feltételeket kínál, a munkavállaló pedig reális eséllyel helyezkedhet el mind a kettőben. a két szektor határozottan megosztja a munka világát, s mindkettő lehetséges választás. a szektorok feladatainak és jellemzőinek különbözősége, az emberek preferenciái-nak eltérése és a szabad választás az, ami hipotézisünk kiindulópontja. Ha van vala-milyen közös érték, ami mindenkinek egyaránt (de nem feltétlenül egyforma mér-tékben) fontos, akkor azért hajlandók áldozni. Ha az egyik szektor ezt bőven méri, akkor azért a munkavállalók engednek bérükből, illetve fordítva, ha a másik szűken osztogatja, akkor magasabb bért kell fizetni a munkaerő odacsábításáért. Ha csupán az egyik szektor igazíthatja szabadon bérajánlatait, az már elégséges ahhoz, hogy követhető legyen ennek a közös értéknek az ingadozása.

egy ilyen közös érték a munkaerő-piaci biztonság. Ha a két szektor kínálata eltér e téren, akkor e különbségnek részben meg kell magyaráznia a két szektor bérei közötti különbséget. Továbbá e két ismérv (biztonság és a bérek nagysága) szerinti különbségek együttmozgása is következik a fenti hipotézisből. mivel a munkaerő árazása sokkal összetettebb, mintsem hogy tisztán a biztonságon alapuljon, a hipo-tézis vizsgálata korántsem triviális – a hipotézisnek megfelelő dinamika természet-szerűen rejtve maradhat az adatokban.

a tanulmány először elméleti modelleken keresztül mutatja be a bérkülönbsé-gek kialakulásának mechanizmusát az állásbizonytalanság függvényében, azután

Papp Bence, Budapesti corvinus egyetem (e-mail: [email protected]).

P a P P B e n c e474

részletezi a két szektor és a munkavállalók jellemzőit, rámutatva a bérkülönbségek lehetséges okaira (munkakörnyezet, nem bér jellegű javak eltérő kínálata). majd modellszámításokkal becsüli a bizonytalanság hatását. néhány rövid és szám-szerű megközelítés után a munkapiaci státusok közötti átmenet-valószínűségek segítségével elvégzett becslés eredményeit felhasználva modellezi a bizonytalan-ságbeli különbségek hatását a bérkülönbségekre. végül összefoglalja a legfonto-sabb eredményeket és tanulságokat.

a tanulmányhoz kapcsolódó munkapiaci modellek

a piaci szintre aggregált munkakínálati alapmodell minden munkavállalója egy-forma, és azokat a reprezentatív munkavállaló képviseli. a vállalatok is egyfor-mák, és a piacon egyetlen bér alakul ki. az egyén felajánlhatja munkáját a válla-latnak, amiért cserébe bért kap minden egyes ledolgozott óráért. az egyén egyben fogyasztó is, a bért elfogyasztja, ami számára hasznosságot okoz. Hasznosságát növeli még a szabadidő, ami a ledolgozott óráival arányosan csökken. a fogyasz-tásához szükséges forrásait a nem munkából származó jövedelme egészíti ki. az így kialakult korlátok mellett célja hasznosságának maximalizálása. Optimálisan választott munkamennyiség mellett a szabadidő és a fogyasztás határhasznának aránya megegyezik a bérrel.

az alapmodell bővítése a fogyasztó törekvési célhalmazának számosságára vonatkozóan már több jószágot tartalmaz, amelyek egységének elfogyasztásához különböző mennyiségű időre és jószágra van szükség (Becker [1965]). az időt a munkabérrel beárazva, e kettő adja a jószág egységárát. Optimális forrásalloká-ció mellett az i-edik jószág fogyasztási határhasznának és elcseréléséből származó határhasznon arányának meg kell egyeznie annak egységárával. e modell az alap-modell általánosítása.

a hedonikus árazás gondolatmenetét (Rosen [1974]) a munkapiacra és bérekre alkalmazva, megalkotható a kiegyenlítő bérkülönbségek (compensating wage differentials) alapmodellje (Rosen [1986]). a piac és a szereplők is új tulajdonságokat kapnak. a piacnak nemcsak az a feladata, hogy közvetítsen szakmánként, képzett-ségenként a kereslet és a kínálat között, hanem hogy egyéb, nem bérre vonatkozó preferenciáknak megfelelően párosítsa össze az üres álláshelyet a munkáját kíná-lóval. a szereplőknek már nemcsak a bér okoz hasznosságot, hanem e tulajdonsá-gok megléte, illetve mértéke is. a munkavállaló feladata itt bonyolultabb; optimális döntéséhez nem csupán azt kell megállapítani, hogy hány ledolgozott óránál egye-zik meg a munkajövedelemből keletkeztethető fogyasztás határhaszna a szabadidő elvesztéséből származó határköltséggel, a határhasznot most már egy összetett jószág-kosárra kell kiszámítania. a munkáltató már nemcsak a bérajánlatokkal versenyzik a munkavállalókért, hanem ügyel munkahelyének többi paraméterére is. a munka-keresők és -kínálók is teljesen tájékozottak és mobilak.

az egyszerűség és ábrázolhatóság kedvéért a bér mellett csupán egy további jószágot vizsgálunk, aminek hatása van a munkavállalók hasznosságára, és ez az

A m u n k A e r ő - p i A c i b i z o n y t A l A n s á g h A t á s A A k ö z s z f é r A . . . 475

állásbizonytalanság (ÁB), vagyis annak a valószínűségi mértéke, hogy a dolgozó állását elveszíti. Két szektor támaszt egymással versenyezve keresletet a munka iránt. mindkét szektornak ugyanolyan szakértelemmel rendelkező munkaválla-lókra van szüksége, a munkavállalók szakmájuk, képességük szerint egyformák, csupán az állásbizonytalanságra vonatkozó preferenciájukban térnek el egymás-tól, két csoportot alkotva számuk elegendően nagy. a J csoportban lévők jobban viselik a bizonytalan helyzetet az R csoporthoz tartozók rosszabbul. a két szektor különböző adottságaik miatt eltérő mértékű ÁB-vel terheli alkalmazottait. a K szektorban kicsi a bizonytalanság, az N szektorban viszont nagy. a két szektor vállalatai egymással versenyeznek a modell által nem tárgyalt tényezők és termé-kek piacán, így nulla profittal dolgoznak. a 1. ábra bemutatja, hogy milyen bérek és ÁB-szintek mellett alakul ki egyensúly.

1. ábraegyensúlyi bérek eltérő állásbizonytalansággal terhelt szektorok esetén

R alkut eredményezőmaximális hasznosságúközömbösségi görbéje

K nulla profithoz tartozóegyenlőnyereség-görbe

J alkut eredményezőmaximális hasznosságúközömbösségi görbéje

N nulla profithoz tartozóegyenlőnyereség-görbe

JK

RN

ÁBÁBN

BérN

Bér

BérK

ÁBK

az R csoport munkavállalói a K szektorban helyezkednek el egy alacsonyabb BérK mellett. Ha N szektorban kellene dolgozniuk, akkor ezt csupán egy alacsonyabb hasznosság mellett tehetnék, az alku RN pontban alakulna ki. a J csoport mun-kakínálói ezzel szemben N szektorral járnak jobban, nagyobb BérN mellett dol-goznak, és nagyobb ÁBN kellemetlenséget viselnek el. Ők a másik szektorral jár-nának rosszabbul, ahol JK-ban alkudhatnának meg. összefoglalva tehát, abban a szektorban, ahol nagyobb az állásvesztés valószínűsége, ceteris paribus, maga-sabb bérek alakulnak ki.

Továbbra is a munkanélküliség veszélyénél maradva, a következőkben – fel-használva az Abowd–Ashenfelter [1981] tanulmányt – a dolgozó aktív életsza-kaszán ledolgozható munkamennyiség korlátozásából adódó bérkülönbségeket


tárgyaljuk. a munkakínálók most az életük során ledolgozható órákról (S) dön-tenek. az egyik szektor a bér mellett azt kínálja, hogy bármennyit lehet nála dolgozni (M szektor). a másik szektor jellegzetessége az, hogy dinamizmusa és kitettsége miatt gyakran kénytelen átmenetileg megválni munkavállalóitól (A szektor), így benne csak egy fix és kevesebb óraszámot (OA) lehet ledolgozni. a munkavállalóknak a két szektor közti átjárás nagyon költséges, a modellben lehetetlen, viszont kezdetben bármelyikhez köthetik életpályájukat. a 2. ábra szemlélteti a két szektort jellemző béreket.

2. ábraKorlátozott munkaidő mellett kialakuló bérek

Ledolgozott óraszám0

S × BérA

S × BérM

Életpálya-jövedelem

Oopt

Uopt

OA

UA

S

Megjegyzés: a két tengely metszetétől a vízszintes tengelyen távolodva csökken a ledolgozott óraszám.

az M szektorban a munkavállalók egy folytonos tartományból választhatják ki a szá-mukra maximális hasznosságot biztosító életpálya-jövedelem–munkaóra párost, és ez Oopt lesz. a másik szektorban a nagyobb immanens munkanélküliség miatt csak egy Oopt-nál kisebb OA óraszámot lehet dolgozni. A-ban magasabb bérek alakulnak ki, hiszen ha itt is M bérei lennének elérhetők, akkor az a munkavállalóknak alacso-nyabb (UA) hasznossággal járna, és nem ott dolgoznának.

Ha a bizonytalanságot is bevonjuk a rendszerbe – tehát A nem fix, valamint kisebb óraszámot tesz lehetővé, hanem egy várható óraszámot a hozzárendelt szó-rással –, akkor A-nak még magasabb béreket kell fizetnie. ennek oka az, hogy a jövedelem okozta hasznosság a jövedelem konkáv függvénye. a magasabb jövedel-mekhez tartoznak a magasabb óraszámok, hiszen adott bérek mellett csupán több ledolgozott órával lehet azokat elérni. a hasznosság tehát az óraszámnak is kon-káv függvénye. ilyen hasznossági függvény mellett a várható óraszám hasznossága


magasabb, mint a bizonytalan óraszámokhoz tartozó hasznosságok várható értéke. ez a hasznosságbeli különbség növekszik a szórással, azaz a bizonytalansággal. összegezve, ez azt jelenti a munkanélküliség példájára lefordítva, hogy nemcsak az indukál nagyobb béreket, hogy az adott szektorban a nagyobb munkanélküliség miatt nem tudnak a munkavállalók optimális óraszámban dolgozni, hanem az is, hogy a munka nélkül eltöltött órák száma bizonytalan. minél kiszámíthatatlanabb egy szektor, annál nagyobb bér mellett fognak csak ott dolgozni.

Közszféra és magánszféra

a tanulmány középpontjában a közszféra és versenyszektor állásbizonytalansági és bérezési különbségei állnak. a cél nem csupán az, hogy számszerűsítsük ezeket a különbségeket, és feltárjuk a kapcsolatukat, hanem hogy halványan rámutas-sunk a lehetséges okokra, természetesen csak általánosan és messziről tekintve. Különbségek nem csak a bérekben és állásvesztési valószínűségekben vannak – a két szektornak a működési környezete célja és feladatai, továbbá lehetséges esz-közei is eltérnek egymástól. Röviden végigvesszük a két szektor jellegzetességeit, az eltérésekre helyezve a hangsúlyt.

míg a magánszektor piaci környezetben működik, bevételei az eladott termé-kekből és szolgáltatásokból származnak, addig a közszférát a költségvetés finan-szírozza. a közszolgálat dolgozói mindig erős politikai befolyás alatt állnak, a magánvállalatok alkalmazottai ennek kevésbé vannak kitéve. az állami gazdál-kodási egységek közjavakat állítanak elő, és a gazdaság azon pontjain avatkoznak be, ahol jellemzők az externális hatások. állami vállalkozás területén jellemző a monopolisztikus pozíció, a versenyszférában a szabályozás ezt igyekszik elke-rülni. az állami apparátus vezetői általános választás útján kerülnek helyükre, sokkal nagyobb figyelmet kell fordítaniuk olyan szempontokra, mint igazságos-ság, egyenlő bánásmód, becsület és elszámoltathatóság. döntéseik és ezzel együtt munkatársaik, alkalmazottaik tevékenysége, az általuk működtetett intézmény működése sokkal inkább jelképes is a társadalom életében, mint az jellemző lenne egy magánvállalatra. amíg egy magánvállalkozás célja és környezete jól megha-tározott és relatív szűk skálán mozog, addig egy állami intézmény célrendszere szerteágazó, nehezen megfogható, sokszor nem egyértelmű. lépésének követ-kezményeként rengeteg kölcsönhatással kell számolnia, és ezért előzetesen jóval több szempontot kell figyelembe vennie. a közalkalmazott dolgozói archetípust inkább mozgatják a közösségi értékek, elkötelezettség, társadalmi munka ösztön-zői, mint egy magánvállalat dolgozóját, akinél szorosabb kapcsolat van a bére és mérhető teljesítménye között. itt említhető az is, hogy a magánszektor kevésbé tehetetlen, sokkal nyitottabb az újításra, a közszféra inkább hagyományőrző (de ha úgy tetszik: lomha).

miért választhatja valaki a közszférát? ezt a kérdést járja körbe részletesen molnár györgy és Kapitány zsuzsa a közelmúltban készült tanulmányukban. a kérdésre nem anyagi jellegű válaszokat adnak (Molnár–Kapitány [2013]).


Molnár–Kapitány [2013] az elemzéshez a KsH 2005–2006. évi, kétéves eu-silc (European Union Statistics on Income and Living Conditions) háztartásipanel-felvétel (magyar nevén változó életkörülmények adatfelvétel) adatait használta fel.

a tanulmány megállapítja, hogy a közszférában kisebb az elbocsátás valószínűsége és ter-vezhetőbb az előmenetel. azok, akik szeretik a tervezhetőséget, biztonságot, kiszámíthatósá-got, még béráldozat árán is inkább választják a magánszférával szemben a közalkalmazotti pályát. a döntés jellemzően így alakul akkor is, ha egy családnak életútja során megnő az igénye a biztonságos munkahelyre, amelyre számos tipikus helyzet adhat okot: gondozásra szoruló beteg családtag, válás és ennek folytán egyedül nevelt gyermekek vagy csupán a több gyerek nevelésével együtt járó munkahelyi hiányzás problémája. ilyen nehézségek kezelésére a közszféra jobb lehetőségeket nyújt, így biztonságosabb. a közszférában nagyobb eséllyel alkalmaznak krónikus betegségben szenvedőket (például hallás- és/vagy látáskárosult), és bérükben nincsenek annyira megkülönböztetve egészséges társaiktól, mint a versenyszférá-ban. ebben a szférában történő elhelyezkedés esélye nő a végzettség fokának növekedésével, magasabb a nők körében, és a gyermeküket egyedül nevelők között.

Molnár–Kapitány [2013] érdekes megfigyelése, hogy az élettársi kapcsolatban élők körében azonban a versenyszférában történő foglalkoztatottság esélye nagyobb, mint azon párok között, akik házastársi kapcsolatban élnek. a szerzők lehetséges magyará-zatnak gondolják, hogy azok, akik számára kevésbé fontos a biztonság, nem törekednek kapcsolatuknak a házasság intézményével kereteket adni.

Regionális munkanélküliségi adatokra támaszkodva, a szerzőpáros azt találta, hogy minél magasabb a munkanélküliség valahol, annál nagyobb az esélye annak, hogy ott az alkalmazottak a közszférában dolgoznak. azon nők körében, akiknek férjük 40 éves koruk előtt munkanélküli volt, szintén nagyobb a közszférában történő elhelyezkedés esélye. végül azok is inkább közalkalmazottként tevékenykednek, akiknek nagyobb a társadalmi elkötelezettsége. a társadalmi elkötelezettséget az önkéntes munkavégzésre szánt idővel becsülték a tanulmány szerzői. ebből a szempontból a szféra azonban nem homogén: a közoktatás, kultúra és kutatás területén dolgozókra határozottan igaz az előbbi állítás, a közigazgatás területén munkát végzők ilyen értelemben lényegében nem elkötelezettebbek, mint a versenyszférában tevékenykedők.

Telegdy álmos megvizsgálta a 2002-es markáns közalkalmazotti béremeléseket érintő kormányzati tervek realizálódását és hatásait a két szektor közti relatív bérekre (Telegdy [2006]).

a 2002-től 2004-ig terjedő időszakban a legnagyobb relatív béremelkedés az alacsonyan képzett munkavállalókat és a szakképzettséget nem igénylő munkakörök dolgozóit érin-tette. az utolsó vizsgált évben e foglalkoztatottak 14, illetve 18 százalék bérprémiumot kaptak a közszférában. a szakképzett szellemi munkavállalók és a magasan képzett munkavállalók bére továbbra is a versenyszférában ténykedő társaik bére alatt maradt. e helyzet fenntarthatóságának lehetséges, de nem bizonyított oka lehet, hogy a közszfé-rában kifizetett egyéb juttatások vagy fizetésen kívüli jellemzők – mint például kisebb stressz, kevesebb munkaóraszám, kisebb állásvesztési esély – ellensúlyozzák az alacso-nyabb keresetből fakadó hátrányokat.

elek Péter és szabó Péter andrás a magyarországi közszférából történő kilépés és újraelhelyezkedés esélyeit vizsgálják, illetve vetik össze a versenyszféra hasonló jel-lemzőivel a 2000-es évekre vonatkozóan (Elek–Szabó [2013]).


Kutatásukhoz felhasználták a KsH munkaerő-felmérés 1998 és 2010 közötti idő-szakra vonatkozó és az Országos nyugdíjbiztosítási főigazgatóság járulékfizetési adatbázisából a 2000 és 2006 közötti évek adatait. a közszférából kiszűrték a köz-munkások hatását. azt találták, hogy a versenyszférából körülbelül kétszer akkora valószínűséggel kerülnek át munkavállalók más munkakörbe vagy válnak munka-nélkülivé, mint a közszférából. az inaktívvá válás valószínűségeinek különbsége is hasonló előjelű, de jóval csekélyebb. a szerzők külön megnézték a munkanélküli-stá-tusba történő áramlások intenzitásait. a közszférában a felsőfokú végzettségű dol-gozók nagyjából negyedannyi, a középfokú végzettségűek körülbelül harmadannyi valószínűséggel váltak munkanélkülivé, mint a alapfokú végzettségűek. végzettség szerinti bontásban, kiszűrve egyéb társadalmi- demográfiai jellemzőket, a magasab-ban végzettek számára még kisebb a munkanélküliségbe való átmenet valószínűsége, ha a közszférában dolgoznak. az újra el he lyez kedés esélyei a közszférából kikerülők-nek valamivel kisebb, mint a másik szférából munkanélkülivé vált dolgozóké, de ez a különbség a végzettség növekedésével eltűnik.

a bizonytalanság megragadása

a bizonytalanság és kockázat sokak számára kellemetlen, és ha választhatunk, akkor csupán azért vagyunk hajlandók elviselni, mert valamiféle többletet kapunk érte cserébe.

martin Ravallion és michael lokshin munkájukban arra keresték a választ, hogy az emberek szubjektív jólétét milyen változók befolyásolják (Ravallion–Lokshin [2000]). eredményeik sokféle hatás mellett arról tanúskodnak, hogy a háztartási és személyes jövedelem emelkedése szignifikánsan növeli a szubjektív jólétet, a munkanélkülivé válás ezzel szemben szignifikánsan csökkenti. a munka elvesztése a jövedelem elvesztésének hatásán túl is csökkenti a jólétet. egy tisztán elméleti következtetést is levonnak a változók együtthatóinak arányából. ahhoz, hogy valakit a munkanélküli-segély munkájának otthagyására csábítson, négy-szer akkorának kellene lennie, mint a bérének. Ráadásul a munka elvesztésének vesztesége jóval nagyobb, mint a munkaszerzés haszna, tehát a foglalkoztatás hatása nem szimmetrikus. ez azt jelenti, hogy még az átmeneti munkanélküli-ségnek is tartós hatása van, az abból származó jóléti veszteséget nem állítja helyre a későbbi foglalkoztatás.

lelkes Orsolya tanulmányában a european social survey mintájába került sze-mélyek saját életükre vonatkozó önértékelését, szubjektív jólétét vizsgálta. az élet-tel való megelégedettséget magyarázta olyan változókkal, mint jövedelem, mun-kapiaci státus, egészségügyi állapot, lakhatási viszonyok és emberi kapcsolatok (Lelkes [2005). más kutatásokkal összhangban az ő eredményei alapján is a maga-sabb jövedelem növeli, a rosszabb egészségügyi helyzet csökkenti az elégedettséget. a baráti kapcsolatok hiánya és a közösségi élet hiánya szintén elégedetlenséghez vezet. lelkes úgy találta, hogy a munkanélkülieknek 19 százalékponttal kisebb esélyük van kifejezetten elégedettnek lenni, a munka elvesztésének esélye jelentő-sen rombolja komfortérzetünket.


andrew e. clark azt igyekezett feltárni, hogy a munkanélküliség hossza befolyásolja- e a szubjektív jólétet (Clark [2006]). a szerző azt a feltételezést tesz-telte, hogy a hosszabb kényszerű munkanélküliségben eltöltött idő az egyént alkalmazkodásra ösztönzi új állapotához. megismer új embereket, akik hasonló helyzetben vannak, megtanulja jobban beosztani a pénzét. nem mindenki rea-gál azonban így. lehet, hogy a tartós munkanélküliség megkeseríti az érintettet, növeli kétségbeesését, és csökkenti optimizmusát jövőbeli munkapiaci helyzetére vonatkozóan. a szerző különböző vizsgálati módszerekkel is bizonytalan össze-függést mutatott ki a két ismérv között, öko no met riai panelbecslései egyenesen nem szignifikáns kapcsolatot jeleztek, így következtetése az, hogy az emberek nem szoknak hozzá a munkanélküliség állapotához, az idő elő re ha lad tá val is jelentős hasznosságveszteségként élik meg azt.

francine Blau és adam grossberg megvizsgálta, hogy a házasságban élő nők időbeli munkaerő-piaci részvételi döntését befolyásolja-e a jövőre vonatkozó becslésük (Blau–Grossberg [1991). a szerzőpáros feltételezte, hogy a feleségek megbecsülik a következő időszakra várható keresetüket és férjük várható jövedel-mét. Ha ez várhatóan kedvezőbb a jelenlegi keresetüknél, akkor a jelenben kisebb, a jövőben pedig nagyobb valószínűséggel lépnek a munkapiacra, továbbá hogy ha a jövőre vonatkozó becsléseknek ceteris paribus nagy a szórása (bizonytalan-sága), akkor a feleségek inkább a jelenben vállalnak munkát. a házas nők mun-kakínálati rugalmassága a vizsgált időszakban (1956–1986) jelentősen nagyobb volt, mint a férfiaké, így a munkavállalóknak elkülönítették egy olyan csoport-ját, amelynek tagjai kevésbé kényszerülnek arra, hogy mindenképpen dolgozza-nak, mivel nem ezen múlik a megélhetésük. Hipotézisüket az eredmények alap-ján nem lehetett elutasítani.

Diaz-Serrano–Hartog–Nielsen [2008] 1984 és 2000 közötti időszak dán adatait felhasználva azt mutatja be, hogy miként alakulnak ki bérkülönbségek különböző oktatási ágazatok által kibocsátott munkaerőcsoportok között. a modellben a tanu-lás egy befektetés, ami kockázattal jár, és a bérkülönbség egyfajta kompenzáció a kereseti bizonytalanságért. a tanonc a képzés elején nem tudja, hogy mennyire vonzódik az adott szakmához, mennyire fogékony annak elsajátítására és későbbi művelésére, be tudja-e fejezni a képzést, és ha igen, mekkora fizetésre számíthat. a szerzőhármas számításai szerint a bérekre vonatkozó bizonytalanság pozitív kap-csolatban van az egyes ágazatok bérprémiumával.

a továbbiakban az idézett művek tanulságaira alapozva vizsgáljuk a bizonytalan-ságot. Többféle módszerrel definiálunk mércéket a bizonytalanság számszerűsíté-sére, kezdve olyanokkal, amelyek aggregált adatokon alapulnak, és vélhetően durva közelítésnek számítanak, folytatva kifinomultabbakkal, amelyek mikroadatokat használnak fel. az előbbiek előnye, hogy a szükséges adatok könnyebben elérhetők, egyszerűbben és gyorsabban számíthatók, az utóbbiakra több időt és energiát kell szánni, nehezebb hozzájutni a mikroadatbázisokhoz, cserébe feltehetően pontosab-ban képezik le a valóságot. az így keletkező eredményeket felhasználva a későbbi-ekben ellenőrzzük, hogy a szektorok közötti bizonytalanságbeli különbség valóban együtt jár-e a bérek különbözőségével.


A foglalkoztatási szintek előrejelezhetősége

a munkavállalókról feltételezzük, hogy látens vagy megközelítően explicit módon előrejelzést készítenek a szektorok foglalkoztatási szintjéről. azt szeretnénk modellbe foglalni, ahogy az emberek tájékozódnak, információt cserélnek és gon-dolkodnak arról, hogy vajon a jövőben hogyan alakulnak a munkavállaló lehetősé-gei egy cégben, egy iparágban vagy akár a köz-, illetve versenyszférában – bővítik-e a létszámot, vagy inkább leépítésekre lehet számítani. valamiféle elgondolás alap-ján, a rendelkezésre álló információk birtokában becsülni fogják a létszámváltozás irányát, nagyságát, ami munkavállalási döntésükhöz alapul szolgál. a bekövetkező változások előre nem jelezhető része adja a bizonytalanságot.

a foglalkoztatási arányok iparági bontású előrejelzésével foglalkozott Horn dániel és szőke Bálint. Több modellt hasonlítottak össze, megnéztek bonyolul-tabb és kevésbé összetett lineáris modelleket is, végül arra jutottnak, hogy az egyszerűbb leírások összességében nem teljesítenek rosszabbul, viszont könnyeb-ben kezelhetők, magyarázhatóak (Horn–Szőke [2011]). Két modelljük alapstruk-túráját felhasználva készült tanulmányunk pragmatikusan egyszerű rendszere. a változószinthatás-modell azt feltételezi, hogy az iparági hozzáadott érték és az egy főre jutó gdP változása befolyásolhatja a foglalkoztatási szintet. az interak-tív modell lényege, hogy egy ágazat emberierőforrás-felhasználása befolyásolja a többi ágazat azonos mutatóját, tehát ha egy ágazat arányaiban kevesebbet foglal-koztat, akkor a másik többet fog.

a modell futtatásához szükséges adatok éves szintűek, 1996-től 2012-ig ter-jednek, és az eurostat adatbázisából származnak. a magyarázott változók a köz-szféra foglalkoztatásának változása ezer főben (Δpub) és a versenyszféra foglal-koztatásának változása szintén ezer főben (Δpriv). a magyarázó változók a gdP volumenindexe (Δgdp), az export volumenindexe (Δexp), az államadósság/gdP arány százalékpontos változása (Δdept), a munkát terhelő implicit adó százalék-pontos változása (Δtaxlab), a beruházás/gdP arányának százalékpontos változása (Δinv) és egy kétértékű változó, ami azt jelzi, hogy az adott évben volt-e válasz-tás (vote). a kétféle egyenletrendszer egyikébe bevontuk az összes magyarázó változót (teljes modell), ennek főleg az előrejelzés erősségének növelése a célja, a másikat úgy próbáltuk kialakítani, hogy a szignifikáns változókat tartalmazza (redukált modell). az egyenletekhez gaRcH(1, 1) módon visszabecsültük min-den időszakra a volatilitást, átlagukat az 1. táblázatban foglaltuk össze. a redu-kált egyenletek megoldásai a következők:

Δpubt = 4,93 + 0,21 Δpubt − 1 − 1,33 Δdeptt − 2 − 0,09 Δprivt − 1 + 10,25vote + ut, (1)

var( ut Ft − 1 ) = ht = 226,5 − 0,4 ut − 12 + 0,81 ht − 1, (2)

Δprivt = −46,02 + 0,24 Δprivt − 1 + 4,36 Δexpt − 1 − 27,9 Δtaxlabt −1 + et, (3)

var( et Ft − 1 ) = gt = 707,38 − 0,21 et − 12 + 0,5 gt − 1. (4)


1. táblázata köz- és versenyszféra foglalkoztatási szintjére vonatkozó becslések átlagos volatilitása

Teljes modell Redukált modell

Közszféra 12,55 16,25versenyszféra 27,59 32,23Közszféra (létszámarányosan) 0,013 0,015versenyszféra (létszámarányosan) 0,008 0,009

Forrás: saját számítások az eurostat adatbázisa alapján.

abszolút értékben a versenyszféra nagyobb bizonytalanságot mutat mind a két modell szerint. az a felvetés jogos lehet azonban, hogy egy nagyobb létszámú szektorban természetesen nagyobb a f luktuáció. ezért kiszámítottuk a relatív szóródásokat is (lásd az 1. táblázat utolsó két sorát). ez utóbbi mutató szerint a közszféra létszámalakulását illetően nagyobb a bizonytalanság. a redukált egyen-letek megoldásaiból az látszik, hogy a versenyszféra növekedését az előző időszak exportnövekedése és adócsökkenése idézi elő, míg a közszféra létszáma leginkább az államadóssággal mozog együtt (növekvő államadósság leépülést indukál), és az előző időszaki versenyszférabeli létszám változására reagál (leépülés a ver-senyszférában felépülést jelent a közszférában). meg kell azonban jegyezni, hogy igen kevés adaton tudtuk lefuttatni az egyenletek becslését, ezért az általuk feltárt magyarázó mechanizmusok pontatlanok lehetnek.

Álláshelyek perzisztenciája

egy szektor bizonytalanságát mutatja az is, hogy álláshelyeinek száma mennyire gyor-san reagál a környezeti változásokra, mennyire ellenálló a sokkokkal szemben. a mun-kavállaló számára ez úgy jelenik meg, hogy ha valamilyen gazdasági változás az adott szektor munkáltatóit leépítésre ösztönzi, akkor viszonylag hamar megválnak tőle. Ha az átrendező hatás átfutási ideje kicsi, akkor a munkaerő státusa egyik hétről a másikra megváltozik, nincs ideje felkészülni életútjának újratervezésére. ezzel szemben az olyan szektorok, ahol az alkalmazkodásra elegendő idő áll rendelkezésre, kevesebb zökkenő-vel tarkított pályaváltoztatást kínál alkalmazottainak.

a két vizsgált szektorról azt feltételezzük, hogy rövidebb időszakokban – amikor a gazdaságot nem rázza meg nagyobb technológiai fejlődés okozta vagy más piaci sokk – exponenciálisan tart egy hosszú távú egyensúlyi foglalkoztatási szint felé. a lét szám idő-so ro kat tehát elsőrendű auto reg resszív – aR(1) – folyamatként modellezzük. az auto-reg resszív tag együtthatója ebben a felfogásban azt jelzi, hogy a következő időszakban mennyire marad fenn az előző időszak foglalkoztatottsági létszáma. nagyobb koefficiens „lomhább” szektort jelez, ami a bent lévőknek nagyobb biztonságot nyújt.

1991 és 2013 közötti negyedéves aggregált adatokat használunk az eurostat adatbázisából. mivel a létszámváltozások nettó adatai állnak rendelkezésünkre,


ezért a regressziós eredmények nem teljesen azt mutatják, amit modellezni sze-retnénk, de az adatok egy gyors, durva becslésre mégis alkalmasak. a 2. táblázat összegzi a becslési eredményeket.

2. táblázatszektorális perzisztencia*

az aR(1) együttható értékei

1999. i. negyedév–2013. iii. negyedév 1999. i. negyedév–2008. iii. negyedév

Közszféra 0,92 0,92versenyszféra 0,79 0,53

* a létszámváltozások nettó adatai alapján. Forrás: saját számítás az eurostat adatbázisa alapján.

a teljes időszakra futtatott egységgyökpróbák alapján nem zárhattuk ki, hogy az idősoroknak egységgyökük van, és a becsült aR(1) tagok mindkét esetben közel áll-tak egyhez. a próbák azonban félrevezetők, hiszen 2008-ban mindenképpen trend-törés jelentkezett a foglalkoztatottságban. az 1991 első negyedéve és 2008 harmadik negyedéve közötti időszakot elemezve a versenyszféra aR(1) együtthatója 0,5 körüli, és mindkét egységgyökpróba alapján elutasítható az egységgyök jelenléte, a közszféra együtthatója azonban nem változott érdemben, továbbra is magas szinten maradt.

A foglalkoztatottsági számok szóródása

a szóródás sok területen és általában összefüggésbe hozható a bizonytalansággal és a kockázattal. azt fejezi ki, hogy valamilyen (várható) szinttől a folyamat eltéréseinek középértéke milyen nagyságú. szóródás mérésére tipikusan a varianciát szokták hasz-nálni, amely a várható értéktől vett eltérést az eltérés irányától függetlenül, négyzetesen növekvő mértékben „bünteti”. ez a szimmetria és iránytól független súlyozás azonban nem teljesen megfelelő a foglalkoztatási bizonytalanságok megragadásához.

mivel végső soron a munkapiaci bizonytalanság „kellemetlenség” (disutility), sokkal inkább érdekes valamiféle hasznosságszóródás, mint a puszta számok vál-tozékonysága. a létszámváltozások várható értékét a vizsgált időszakban nullának tekintjük (a számítások ezt a feltevést támogatják), és alapul véve a Ravallion–Lokshin [2000] tanulmányt, azt feltételezzük, hogy a várható értéktől való pozitív eltérés kisebb mértékben csökkenti, míg a negatív eltérés nagyobb mértékben növeli a kel-lemetlenséget. Így olyan mutatószámokat definiálunk, amelyek a létszámadatok vál-tozékonyságát hasznosságmutatókká transzformálják.

a számításokhoz az eurostat adatbázisából az 1991 első negyedéve és 2008 harma-dik negyedéve közötti időszakra vonatkozó szektorszintű foglalkoztatottsági adato-kat használtuk fel. negyedéves léptékben képeztük a relatív létszámváltozásokat, és ezek szóródását vizsgáltuk többféle mutatóval:


devN

I x xt tt

N

0,5= ( )=∑1 0 5 2

1

, , , (5)

devN

I x xt tt

N

0,9= ( )=∑1 0 9 2

1

, , , (6)

dev

eyt

t

Nln=

+∑− − ( )=

1

1 1

ln, (7)

xempl empl

empltt t

t

=− −

−

1

1

, a létszám százalékos változása (8)

yempl

empltt

t

=−1

, a létszám relatív változása (9)

I x AA ha x

ha xtt

t

,,,

.( )=− >+ <

01 0

(10)

a dev0,5 és dev0,9 mutatók aszimmetrikusan, négyzetesen és előjelesen összegzik a lét-számok százalékos változását. mindkettő egységnyi súllyal veszi figyelembe a leépü-lést, de a bővülést az előbbi fél, utóbbi kilenctized súllyal építi be az eredőbe. a devln mutató az aszimmetrikus súlyozást a logaritmus függvény nem li neari tá sán keresztül éri el, és az eredőt a 0–1 tartományra képezi le logisztikus transzformáció segítségével. mindhárom index egy szektor fel- és leépüléséből következő hasznosságbeli nyereséget, illetve veszteséget fogja meg, csupán különböző paraméterekkel. a 3. táblázat összefog-lalja a köz- és versenyszférára vonatkozó aggregált létszámadatokat leíró statisztikákat.

3. táblázata foglalkoztatottság negyedéves változásai alapján készített leíró statisztikák

Közszféra versenyszféra

átlag (százalék) 0,25 0,07 szórás (százalék) 1,74 1,27 Relatív szórás (százalék) 6,98 17,23minimum (százalék) –4,74 –2,88 maximum (százalék) 5,84 2,24

a növekedések száma 32 33a csökkenések száma 26 25Dev0,5 0,09 0,38Dev0,9 –0,70 0,06Devln 0,46 0,49

Forrás: saját számítás az eurostat adatbázisa alapján.


a vizsgált időszakban mindkét szféra enyhén növekedett, de a közszférát átla-gosan nagyobb növekedés jellemezte. a negyedévek közötti növekedések és csök-kenések számában csupán kis különbség mutatkozik, gyakorlatilag egyformának tekinthetők. a szélső értékek alapján a versenyszféra kisebb dinamikát mutat, de a három hasznosságalapú szóródási index a közszférát biztonságosabbnak értékeli.

A keresetek varianciája

a munkavállalók vagy a munkapiacra belépni szándékozók nemcsak azt mérlege-lik, hogy egy adott gazdasági ág vagy szektor milyen valószínűséggel alkalmazza őket, vagy várhatóan mennyi ideig látja el őket munkával, hanem azt is, hogy munkájukért cserébe mennyi bért kaphatnak. a kialkudott bér természetesen sok tényezőtől függ, azonban van néhány kiemelten fontos ismérv, amely szignifi-káns kapcsolatba hozható a kereset nagyságával, és segít megbecsülni azt. ilyenek a nem, az iskolában töltött évek száma (a képzettség foka), a munkával töltött évek száma (munkatapasztalat) és annak négyzete. ezeket foglalja magában a mincer-függvény, amellyel azt az összefüggésrendszert modellezhetjük, hogy a magasab-ban képzettek várhatóan jobban keresnek, a munkatapasztalat növekedésével (bár csökkenő mértékben, de) szintén nő a bér, és a nemi hovatartozás lényeges csopor-tosító ismérv (Rosen, [1992] és Lemieux [2006]). a függvénnyel való becslés pon-tatlansága mutatja a kockázatot. a különböző szektorokra vonatkozóan eltérhet a becsült bizonytalanság, így adott jellemzőjű munkavállaló nemcsak más-más várható bérre számíthat a különböző szektorokban, hanem várakozásait is eltérő bizonytalanság terheli. a becsléshez a foglalkoztatási Hivatal bértarifa-felvételének 2003-tól 2012-ig terjedő mikroadatait használtuk fel.

a szektorokra vonatkozó bizonytalanságot egy mincer-típusú függvény becs-lés reziduumainak varianciájával számszerűsítettük. a függvény formáját a (11) mutatja.

log (bér) = const + β nem + α1 képz + α2 gyak + α3 gyak 2 + u. (11)

a (11) egyenlet bal oldalán a magyarázott változó a nem rendszeres prémium és jutalom nélküli bruttó bér logaritmusa. a magyarázó változók közül a nem a nemi hovatartozásra vonatkozó kétértékű változó, a képz az iskolában töltött évek számát, a gyak a munkával töltött évek számát mutatja. ez utóbbit az életkor és az iskolában töltött évek száma alapján becsültük oly módon, hogy az életkorból levontunk hét évet és a képz változó értékét.

legkisebb négyzetek módszerével becsültük meg mind a tíz évre és mindkét szek-torra az egyenletet, továbbá külön-külön nőkre és férfiakra szektorok szerint. min-den évben a nem együtthatója pozitív, úgyszintén a képz és gyak változókra vonat-kozók is. a gyak négyzetének együtthatója negatív volt, ami a fenti feltételezéseknek megfelel. számunkra az igazán fontos, a becslés bizonytalanságát mérő mennyiség, a maradéktag varianciája – a (11) egyenletből var(u) – az egész időszakon keresztül magasabb a versenyszektorra, és mindkét szektorban a férfiakra (3. ábra).


3. ábraa köz- és versenyszféra béreire vonatkozó becslés bizonytalansága

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,620

03

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

VersenyszféraKözszféra

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Versenyszféra, férfiKözszféra, férfiVersenyszféra, nőKözszféra, nő

Forrás: saját számítások a bértarifa-felvétel alapján.

állásvesztési kockázat

a következőkben arról az egzisztenciális bizonytalanságot számszerűsítő módszer-ről lesz szó, amelynek eredményeit a kockázat–bérprémium kapcsolat vizsgálatánál használunk. először az aggregált adatokat felhasználó módszereket tárgyaljuk, azu-tán a mikroadatbázison alapuló eljárásokat.

állásvesztési ráták meghatározása makroadatokból • aggregált adato-kat felhasználva modellezhetjük a foglalkoztatotti és munkanélküli státusok közti átmenetet. a státusváltás folyamatát Poisson-folyamattal modellezve morvay endre cikkében a rövid és hosszú távú munkanélküliek számát felhasználva becsüli meg az állásvesztési és állásszerzési rátákat (Morvay [2012]).

magas állásvesztési ráta bizonytalanabb munkapiacra utalhat, ami felhasználható a bérek magyarázatához. a Morvay [2012] modell matematikai reprezentációja egy lineá-ris inhomogén kétdimenziós differenciálegyenlet-rendszer, amelyhez a peremfeltétele-ket diszkrét időben vett adatok szolgáltatják. ezek a diszkrét adatok a munkapiaci fel-mérés során keletkező aggregált adatok: három hónapnál rövidebb ideje munkanélkü-liek száma, többi munkanélküli száma és a munkaerő-állomány. a rendszer megoldása egy explicit egyenlet az állásszerzési valószínűségre, valamint egy implicit egyenlet az állásvesztési valószínűségre. az egyenletek átláthatók és kezelhetők. Könnyen elérhető aggregált adatokkal feltöltve azokat, képet kaphatunk arról, hogy a munkapiacot adott időszakban mekkora állásszerzési, illetve -vesztési ráták jellemezték. a modell hiányos-sága, hogy nem számol az inaktívakkal, pedig onnan és oda is áramolhatnak a másik két státussal rendelkezők csoportjába, illetve csoportjából.


mivel az itt leírt munkapiacon két szektor van, és mindegyikben külön-külön legalább kettő státus, Morvay [2012] modellje vizsgálatainkhoz csak azzal a felte-véssel alkalmazható, hogy a két szektor között elhanyagolható a munkaerő áram-lása. Későbbi eredményeink azonban ellentmondanak ennek a feltevésnek. Shimer [2007] három munkapiaci státusra felírt modellje egy fokkal kifinomultabb, gon-dolatmenete könnyebben átültethető az általunk vizsgált rendszerre. míg shimer Poisson-folyamatának három csoportja a foglalkoztatottak, a munkanélküliek és az inaktívak, mi a versenyszférában foglalkoztatottak, a közszférában foglalkozta-tottak és a munkanélküliek csoportját tekintjük. ebben az esetben elhanyagoljuk az inaktívak csoportját, de ennek feloldása (tehát egy negyedik csoport felvétele) ebben a modellkeretben technikai problémákhoz vezet.

a modell matematika reprezentációja egy hatdimenziós mátrixegyütthatós első-rendű lineáris és homogén differenciálegyenlet-rendszer, ahol a mátrixegyütthatók elemei a keresett áramlási intenzitások, és hasonlóan Morvay [2012] modelljéhez a diszkrét időpontokra vonatkozó munkapiaci adatok szolgálnak peremfeltételül, és teszik határozottá a megoldásként adódó függvényeket. Shimer [2007] nem közli a rendszer megoldásaként előálló egyenleteket, de jellemzi azokat: „rendetlenek” és látszólag analitikusan nem lehet megoldani őket. a megoldás menete sok technikai problémát vet fel (további státusok felvételével még többet), és azok leküzdésével gya-korlatilag nem érdemes foglalkozni.1

átmenet-valószínűségek meghatározása mikroadatbázisból • ez a mód-szer nagyon hasonló alapokon nyugszik, mint az előzőleg bemutatott, azonban lényeges különbség, hogy a státusok közötti áramlásról semmilyen folyamatot nem feltételezünk, hanem a sokaság megoszlási viszonyszámai alapján, leíró jelleggel rendelünk az egyes átmenetekhez valószínűségeket. ez egyrészt előnyös, mert nem kell megszorító feltételezésekkel távolabb kerülni a valóságos folyamatoktól, ugyan-akkor mikroszintű adatok szükségesek hozzá, amelyekhez nehezebb hozzáférni. További előnye, hogy nem csupán kettő, esetleg három státus közötti áramlást lehet jellemezni, és egyéb ismérvek szerint is csoportokba tagolhatók a szereplők anélkül, hogy egészen bonyolult differenciálegyenleteket kellene létrehozni.

megkülönböztetünk költségvetési szektorban (P) és versenyszektorban (C) fog-lal koz tatotti státust, munkanélküli (U), inaktív (IA) és nem munkaképes korú (NAN) státust. az ezek közötti áramlást vizsgáljuk negyedévről negyedévre. mivel fő célunk az egzisztenciális bizonytalanság becslése, ezért kifejezetten a fog lal koz-tatotti státusból a munkanélküli státusba való áramlásra koncentrálunk. azok hely-zetét, akik az inaktivitásba vonulnak, nem minősítjük a szektort jellemző bizony-talanságból következő veszteségként, mert ez a váltás történhet nyugdíjazás miatt, vagy akár azért, mert az egyén már nem kíván munkát végezni. azok, akik munka-nélkülivé váltak, továbbra is dolgozni szeretnének, csak átmenetileg nincsen lehe-tőségük rá. formálisan tekintve a következő képletekkel adott megoszlási viszony-számokat határozzuk meg:

1 a szerző idevonatkozó számításait az érdeklődök rendelkezésére bocsátja.


P XYN

NttXY

tXZ

Z

( )=∀∑

, ahol X, Y, Z ∈ {C, P, U, IA, NAN}, (12)

ahol NtXY azoknak az egyéneknek a száma, akik a t-edik negyedévben X státussal ren-

delkeztek és a (t + 1)-edikben már Y státussal.

a bevezetett jelölésekkel élve negyedévenként meghatározzuk és vizsgáljuk a Pt(PU) és Pt(CU) arányokat, amelyek ex post megmondják annak a valószínűségét, hogy a köz-, illetve versenyszektorból milyen valószínűséggel válhatott valaki munkanélkülivé.

az állásvesztési kockázat és a bérek kapcsolata

a következőkben az itt tárgyalt mikoradatokon alapuló módszerrel meghatározzuk az állásvesztési valószínűségeket, majd azokat összekapcsoljuk a bérekkel, és meg-vizsgáljuk a kapcsolatukat.

A felhasznált adatokról

a munkanélkülivé válás valószínűségeit a KsH munkaerő-felmérése ano ni mi zált adatbázisának a 2003-tól 2012-ig terjedő időszakot felölelő résztábláiból határoz-tuk meg. a mintában szereplő egyéneket különböző csoportba soroltuk nemük, legmagasabb iskolai végzettségük és munkatapasztalatuk szerint. e csoportokon belül vizsgáltuk az öt munkapiaci (költségvetési és versenyszektorbeli foglalkoz-tatott, munkanélküli, inaktív és nem munkaképes korú) státus közötti átmenetet. a mintaelemeket kezdetben az iskolai végzettség szerint tíz, a munkatapasztalat szerint négy csoportba soroltuk. ez a finom skálázás azonban azzal a hátránnyal járt, hogy nem minden csoportba jutott munkanélkülivé válásra vonatkozó megfi-gyelés, és így a szektorok közötti átmenet-valószínűség különbségei nagyon szélső-ségesek és durvák lettek. összevonásokkal végzettség szerint alapfokú, középfokú és felsőfokú kategóriát különítettünk el, a munkatapasztalat szerint pedig kezdőkre és haladókra bontottuk a mintát.

az alapfokú végzettségűek közé a nyolc évfolyamnál kevesebbet, nyolc évfolyamot vagy szakiskolát végzetteket soroltuk. a középfokú csoportba kerültek azok, akik ren-delkeztek középiskolai érettségivel vagy arra épülő szakképesítéssel. a felsőfokúak azok lettek, akiknek van felsőfokú szakképesítést igazoló bizonyítványuk, főiskolai vagy egyetemi diplomájuk, illetve doktori fokozatot szereztek.

Kezdőnek számítanak azok, akik négy vagy annál kevesebb évet dolgoztak, hala-dónak mindenki más. a négy év ismét egy kompromisszum eredménye. Ha ennél kisebb értéken húzzuk meg a határt, akkor újfent elveszítünk megfigyeléseket. magasabb értéken viszont már nem lenne értelme kettévágni a halmazt. a ledol-gozott évek számát sajnos csak becsülni tudtuk, mert az adatokból azt pontosan


meghatározni nem lehetett. iskolai végzettsége szerint számítottuk az iskolában töl-tött évek számát: feltételeztük, hogy hétéves kortól csatlakozott mindenki a képzés láncába, és kora alapján határoztuk meg a maradék évek számát. nőknél figyelembe vehettünk volna még, hogy más irodalmak (Bálint–Köllő [2008]) alapján gyereken-ként átlagosan 2,5 évet töltenek otthon, de az adatok alapján nem tudtuk megálla-pítani, hogy a háztartásban élő gyerekek a feleség gyerekei-e. az alapfokú végzett-ségűek csoportját nem bontottuk meg kezdőre és haladóra, mert az túlságosan sok hiányzó megfigyeléssel járna.

az előzetes feldolgozás során a munkaadathalmazból elkülönítettük a közmun-kásokat, mivel feltételezhető, hogy e csoportra a rövid és határozott idejű munka-szerződés, a szakaszos munkavégzés, valamint a foglalkoztatotti és munkanélküli státusok közötti gyakori váltás a jellemző, ami vizsgálatunk szempontjából zavaró és torzító hatású lenne.

az egyén verseny-, illetve közszférába sorolása a munkát adó intézmény, vállalat vagy vállalkozás tulajdonformája és fő tevékenységének TeáOR-kódja alapján tör-tént. Így tehát a közszférába tartozik valaki, ha a következő területek valamelyikén dolgozik: kutatás-fejlesztés, közigazgatás/védelem, egészségügy/szociális ellátás vagy oktatás, továbbá munkáltatója nem tisztán magántulajdonú.

az állásvesztési valószínűségek idősorait szezonálisan igazítottuk, az adatfolyamot trendre és multiplikatívan kapcsolódó szezonális komponensre felbontva. a negyed-éves szezonális eltérések hipotézisét egyutas varianciaanalízissel ellenőriztük. a vizs-gálatok többségénél elvethető az a hipotézis, hogy az idősor nem tartalmaz szezonális ingadozást. a továbbiakban az idősorok trendjével folytattuk az elemzést.

nem volt lehetőségünk a munkaerő-felmérés bérre vonatkozó adatait felhasználni, ami a teljes konzisztenciát biztosította volna, ezért alternatív megoldásként a bértari-fa-felvétel adatbázisából, az mTa KRTK aadatbankja által feldolgozott, keresetekre vonatkozó információkat használtuk fel.

az adatbázisból felhasználtuk a nemre, korra, legmagasabb iskolai végzettségre vonatkozó információkat. Keresetnek a nem rendszeres pluszjövedelem és jutalom nélküli bruttó bért tekintettük. a számításokat megelőzően kiszűrtük a közfoglal-koztatottakat. a reprezentativitáshoz egyéni súlyokat használtunk.

Számítási eredmények

a 4. ábrán látható, hogy a versenyszféra végig magasabb állásvesztési rátákat mutat, a különbség leginkább a válság első éveiben csúcsosodik ki. azon túl, hogy megnő a különbség, az is elmondható, hogy a közszféra adatai a 2008–2010-es időszakban nem igazán mozdulnak meg a korábbi évekhez képest, azok enyhe növekedése a 2010-es év végén történik meg. a versenyszféra grafikonjának a válságos időszakbeli U alakja a gyors alkalmazkodásnak tudható be, ami a korábban tárgyalt stabilitási különbségekre is utal. a válság elején leépülési hullám indul, ami egy évvel később kifut, és a vélhető túlreagálás következtében a túllendülést követően ismét esni kezd a mutató. Később, ahogy a gazdasági helyzet nem konszolidálódik (W alakú válság),


ismét nőnek az állásvesztési ráták. ugyanez az ingadozás a nagyobb stabilitást, perzisztenciát mutató közszféráról nem mondható el.

4. ábra a köz-, illetve versenyszféra állásvesztési rátái és azok különbsége*

Százalék

Különbség Versenyszféra Közszféra

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

1,6

1,8

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

* a különbségek képzésénél minden esetben a versenyszféra értékéből vontuk ki a közszféra jellemző értékét.Forrás: saját számítások a munkaerő-felmérés alapján.

az aggregált bizonytalansági mutató nem tesz különbséget munkatapasztalat, vég-zettség, vagy nem szerint, összevegyíti a szektor minden dolgozóját. ennek fényében a KsH tájékoztatási adatbázisából a köz- és versenyszektor (a 4 fő feletti vállalkozá-sok, a központi és helyi költségvetési szervezetek, a társadalombiztosítás és a kijelölt nonprofit szervezetek) bruttó átlagkeresetre vonatkozó adatait használtuk fel, ame-lyeket negyedéves bontásban tesznek közzé. minden negyedévre kiszámítottuk a versenyszféra és a közszféra átlagkeresetének különbségét, majd ezt vetettük össze a bizonytalanságbeli különbségekkel (5. ábra).

az 5. ábrán látható, hogy a közszférának a bérek tekintetében egészen 2008 elejéig átlag 30 ezer forint előnye volt. Hogyan lehetséges, hogy a versenyszférában magasabb a bizonytalanság, és mégis alacsonyabbak a bérek? a bérkülönbségre egy magyarázat a 2002-es választások betartott ígérete, mégpedig a markáns közalkalmazotti béremelések hatása (Telegdy [2006]). e mellett feltételezhető, hogy a 2003 és 2008 közötti időszakban kialakult egyfajta értékelés, ami alapján az emberek szektor–bér jószágpárt választottak. lehet, hogy a magánszférában jelentős részt alkotó vállalkozói életmóddal járó kötetlen-séget értékelte nagyra a társadalom, vagy éppen a közfeladatok terheit tekintették egy-öntetűen nehézségnek. ezek a kérdések szoros értelemben nem tartoznak e tanulmány tárgyához, a kutatás szempontjából csupán az fontos, hogy ebben az időszakban ezek a


preferenciák változatlanul jellemzők maradtak és hogy sem a keresetkülönbségekben, sem pedig a bizonytalanságbeli különbségekben nincs jelentős ingadozás.

2008 második felétől lendületes növekedésnek indultak a bérkülönbségek, ami 2010 első negyedévében a versenyszféra javára billenti a mérleget. innentől kezdve végig a vizsgált időtartományban a magánszférának van bérelőnye. a bizonytalan-ságbeli különbséget jellemezve, az 5. ábrán meglepő ugrás látszik 2007 második felében, ami 2009 elején kulminál, majd a következő negyedévekben a korábbi szint közelébe csökken vissza. az a tény, hogy a válság azonnali alkalmazkodást idézett elő a versenyszektorban, míg annak hatása a költségvetés területén csupán késlel-tetve és jelentősen kisebb mértékben jelentkezett, vizsgálhatóvá tette a bizonytalan-ság bérekre gyakorolt hatását: a vizsgálat alá vont tíz év utólag tekintve egy magyar-országi természetes kísérletnek is felfogható.

2007 második felétől a versenyszférában elkezdődik a másik szektorhoz képesti nagyon szembetűnő kockázatnövekedés. ezt nagyjából egy évvel később lendülete-sen faragja le a versenyszféra bérhátránya, amit bérprémium kialakulása és növeke-dése követ. a késést okozhatják súrlódások, valamint az, hogy az alkalmazkodás-hoz és az információterjedéshez idő szükséges: egy szektorjellemző megváltozásá-nak be kell épülnie a köztudatba, új szerződéseket kell kötni, és azok lassan válnak dominánssá a piacon. Korrelációs együtthatókat számítottunk a bérkülönbség és a késleltetett kockázatkülönbség idősorok között. a legerősebb kapcsolat (72 szá-zalékos) 1,5 éves késleltetésnél mutatkozott. ez azt jelenti, hogy miután az egyik

5. ábraa köz-, illetve versenyszféra bér- és bizonytalanságbeli különbségei*

Ezer forint Százalék

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011–40

–30

–20

–10

0

10

20

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

Bérkülönbség (bal tengely)

Állásveszteség valószínűségebelikülönbség (jobb tengely)

* a különbségek képzésénél minden esetben a versenyszféra értékéből vontuk ki a közszféra jellemző értékét.Forrás: saját számítások a KsH munkaerő-felmérése és tájékoztatási adatbázisa alapján.


szektor tartósan és jelentősen bizonytalanabbá vált, másfél évvel később a bérekben is elkezdődött az alkalmazkodás.

a következőkben egy finomabb vizsgálat eredményeit tárgyaljuk, ahol a bemuta-tott munkaerő-piaci kategóriák szerint vizsgáljuk meg a kockázat és a bérprémium kapcsolatát, először az átlagbér- és kockázatkülönbség együttmozgásán keresztül, majd a bizonytalansági mértékkel kiegészített mincer-függvény paraméterei becs-lésének segítségével.

mivel a bértarifa-felvétel adatai egy teljes évre, a munkaerő-felmérés adatai pedig negyedévekre vonatkoznak, az intervallumeltérés kezeléséhez a negyedévekre megha-tározott állásvesztési valószínűségek számtani átlagait rendeltük a megfelelő évekhez, és ezeket az értékeket importáltuk a bértarifa-felvétel adatbázisába.

első megközelítésben a csoportokra vonatkozó eredményeket összefoglaló grafi-konok többségén nem állapítható meg egyértelműen az aggregált adatokon alapuló összefüggés – az, hogy a kockázatkülönbség számottevő és tartós növekedését a bér-különbség emelkedése követné. Az alapfokú végzettségű férfiak grafikonját tartal-mazó 6. ábrán ennek teljesen az ellenkezője figyelhető meg. 2003-tól kezdődően a 2008-as évet leszámítva, 2011-ig folyamatosan nőtt e csoport közszférabeli relatív kockázata (egyre csökkenő kockázatkülönbség), miközben a magánszférában elhe-lyezkedők bérelőnye évről évre szinte lineárisan nőtt.

6. ábraalapfokú végzettségű férfiak és nők esetében a verseny-, illetve közszféra bérkülönbségei (bal tengely) és kockázatkülönbségei (jobb tengely)*

férfiakEzer forint Százalék

Bér

Kockázat

–40

–30

–20

–10

0

10

20

30

40

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

–4,0

–3,0

–2,0

–1,0

0

1,0

2,0

3,0

4,0

nőkEzer forint Százalék

Bér

Kockázat

–40

–30

–20

–10

0

10

20

30

40

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

–4,0

–3,0

–2,0

–1,0

0

1,0

2,0

3,0

4,0

* a különbségek képzésénél a versenyszféra értékéből vontuk ki a közszféra értékét.Forrás: saját számítások a KsH munkaerő-felmérése és az fH bértarifa-felvétele alapján.

Röviden összefoglalva: a közszféra relatíve egyre bizonytalanabb, és viszonylago-san egyre rosszabbul fizetett. ez az összefüggés elsőre ellentmondásosnak tűnhet. a feloldáshoz fontos felidézni a kiegyenlítő bérkülönbségek alapvetését: ha az ember


választhat, akkor csupán valamiféle kárpótló többletért hajlandó kellemetlenséget elviselni. a választhat kifejezés fontos: az alapfokú végzettségűek nem tudhatják magukénak a szabad választás lehetőségét. egy munkavállaló tudva azt, hogy nagyon kis valószínűséggel helyezkedhet el máshol, mint jelenlegi munkahelyén, csupán kife-jezetten rossz körülmények között kockáztat meg egy váltást.

az alapfokú végzettségű nők csoportjánál furcsa módon az előbbi magyarázattól eltérő módon alakul a helyzet. szinte végig, mind a vizsgált tíz év során relatíve nagyobb a koc-kázat a versenyszektorban. 2003–2006 között a közszféra bérelőnye látható, ami 2007-re elkopik, és először egy csekély bértöbbletté válik a versenyszektorban, majd évről évre fokozatosan dagad 2012-ig, folyamatosan növelve a versenyszektor előnyét.

2008-ban még megfigyelhető egy markáns ugrás a kockázat értékében, ami csak egy évig tart ki. a következő években annak ellenére ugrásszerűen nő meg a bér-különbség is, hogy a bizonytalanságbeli különbség már nem áll fenn olyan mérték-ben. Hogyan lehet az, hogy a nők esetében – bár képzettségűk az ő számukra sem teszi lehetővé, hogy bátran váltsák munkáltatójukat – részben megfigyelhető az ere-deti feltevés szerinti összefüggés (a kockázatnövekedést béremelkedés követi)? erre magyarázat lehet a nők háztartásbeli eltérő szerepe és nagyobb munkakínálati rugal-massága (Keane [2011]). feltéve, hogy a keresők nagy része házastársi vagy élettársi kapcsolatban él, továbbá hogy a férfi nagyobb részben járul hozzá a háztartás anyagi alapjához, a nőnek több lehetősége van váltani, mint a férfinak (a kockáztatott hasz-nosságok eltérnek). mindent összevetve, az alapfokú végzettségűek esetében a felté-telezett összefüggés nem látszik olyan tisztán.

7. ábraKözépfokú végzettségű, kezdő férfiak és nők esetében a verseny-, illetve közszféra bérkülönbségei (bal tengely) és kockázatkülönbségei (jobb tengely)*


Bér Kockázat

–16

–6

4

14

24

34

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

–1,0

–0,5

0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5


Bér Kockázat

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

–16

–6

4

14

24

34

–1,0

–0,5

0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5



a középfokon iskolázott munkavállalókról már nagyobb mobilitás feltételezhető, azonban a 7. ábrán látható, hogy a munkakezdők grafikonjain még mindig homá-lyosan vehető ki a vizsgált kapcsolat. a férfiak kockázatkülönbségét mutató idősoron 2004-ben figyelhető meg egy nagyobb növekedés, amit rögtön követ a bérkülönbsé-geknek szintén jelentős növekedése, majd három évvel később egy egyszeri nagy ugrás. az időtartományban a bér- és kockázatkülönbségekben még kétszer (2009-ben és 2012-ben) történik jelentős és szimultán egyirányú elmozdulás. a nők esetében teljesen zavarosnak tűnik a helyzet. a magánszféra bérelőnye az első évet leszámítva folyamatos, a kockázatkülönbség többször előjelet vált az évtized alatt.

Halványan az összefüggés alátámasztására szolgálhat, hogy 2010-ben és 2011-ben a bér- és kockázatkülönbség párhuzamosan csökken, majd 2012-ben szintén együtt-mozogva nőtt. az előző években azonban nem látható együttmozgás.

Tisztább a helyzet a középfokon képzett és nagyobb munkatapasztalattal rendel-kezők körében, ahogyan az a 8. ábrán megfigyelhető. Kisebb ingadozásoktól elte-kintve mind a férfiaknál, mind a nőknél 2008-tól figyelhető meg jelentős relatív kockázatnövekedés a versenyszféra terhére, és egy évvel később (a férfiaknál pár-huzamosan) megtörténik a bérek alkalmazkodása is. a mintát csupán az bontja meg kissé, hogy a férfiaknál már egy évvel korábban, 2007-ben látható egy nagyobb mértékű bérkülönbség a közszféra hátrányára.

8. ábraKözépfokú végzettségű, haladó férfiak és nők esetében a verseny-, illetve közszféra bérkülönbségei (bal tengely) és kockázatkülönbségei (jobb tengely)*


2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

–17,5

–7,5

2,5

12,5

22,5

32,5

42,5

52,5

62,5

–0,3

–0,1

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Bér

Kockázat


2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

–17,5

–7,5

2,5

12,5

22,5

32,5

42,5

52,5

62,5

–0,3

–0,1

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Bér

Kockázat


a kevés munkatapasztalatú, de felsőfokú végzettségűek csoportjánál mintha nem is lenne hatása a bérekre a kockázatváltozásnak. legalábbis első pillantásra ezt lehetne megállapí-tani a 9. ábra grafikonjairól. annak ellenére, hogy a férfiak esetében a kockázatkülönbség


mértéke és előjele is markánsan váltakozik, a bérkülönbség lényegében folyamatosan nő a versenyszféra javára. a bizonytalanság ilyen váltakozása azt jelezheti, hogy közép-távon semelyik szektor sem mondható biztonságosabbnak a másiknál, tehát a bérek kialakulásában más tényezők játszanak szerepet. ilyen tényező lehet például a tár-sadalmi elkötelezettség, vagy a nemzet- és közösségformáló munkákban való részvétel (Molnár–Kapitány [2013]). ezeket a munkákat jellemzően a közszférában lehet elvégezni, és erre vonatkozó igény leginkább a műveltebb, magasabb szinten képzett munkavál-lalók részéről merülhet fel. Ráadásul az ilyen csoportokban a kockázati kitettség jóval kisebb mértékű, ami szintén megnöveli egyéb preferenciák érvényesülését.

9. ábrafelsőfokú végzettségű, kezdő férfiak és nők esetében a verseny-, illetve közszféra bérkülönbségei (bal tengely) és kockázatkülönbségei (jobb tengely)*


Bér Kockázat

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

–60

–40

–20

0

20

40

60

80

–2,0

–1,0

0

1,0

2,0

3,0


Bér Kockázat

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

–60

–40

–20

0

20

40

60

80

–2,0

–1,0

0

1,0

2,0

3,0


a nők esetében szinte végig a magánszféra mondható bizonytalanabbnak, és a bér-különbségekben is felfedezhető a relatív kockázatváltakozást követő dinamika. az első három évben elhanyagolható a kockázatkülönbség a két szféra között, és a bér-különbség is állandónak tekinthető. 2006-ban történik egy lényegesebb növekedés a bizonytalanságban, ami egy évvel később a megnövekedett bérekben is mutatko-zik. 2008-ban és 2012-ben szintén megfigyelhető egy nagyobb kockázatemelkedés, de az látható módon nem idéz elő jelentős relatív bérnövekedést. a 2006-os év egy rezsimeket elvágó határnak is tekinthető. előtte alacsonyabb kockázat- és bérkü-lönbségek jártak együtt, utána magasabbak – ez határozott váltásnak minősíthető.

azoknak a férfiaknak a bére, akik felsőfokon képzettek, haladónak számítanak a munkapiacon, és a versenyszférában dolgoznak, folyamatosan és állandó ütemben


nőtt a közszférában dolgozó társaikhoz viszonyítva. ezt mutatja a 10. ábra meg-felelő grafikonja. mintha a bérezés – hasonlóan a felsőfokon végzett, kezdő fér-fiak esetéhez – nem is reagált volna a állásbizonytalanság váltakozására. Köze-lebbről megnézve – és egy gyenge kizárást alkalmazva (2007 adata) –, a kocká-zatkülönbségeket is fokozatosan növekvőnek lehet tekinteni 2003 és 2009 között. utána azonban erőteljesen visszaesik a relatív kockázat, azonban a bérrés töret-lenül növekszik. a nőknél most is jobban megfigyelhető a hatásmechanizmus. 2009-ben látványosan megemelkedik a kockázatkülönbség (valamivel több, mint hétszeresére), és ettől az évtől kezdve a viszonylagos bérek is magasabb szinten folytatják növekedésüket.

10. ábrafelsőfokú végzettségű, haladó férfiak és nők esetében a verseny-, illetve közszféra bérkülönbségei (bal tengely) és kockázatkülönbségei (jobb tengely)*


BérKockázat

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

–50

0

50

100

150

200

–0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8


BérKockázat

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

–50

0

50

100

150

200

–0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8


a verseny-, illetve közszféra bérkülönbségeit és kockázatkülönbségeit bemutató ábrák fele a feltételezett együttmozgást tükrözi, másik fele azonban ezt az össze-függést egyértelműen nem támasztja alá. jellemzően a legalább középfokú végzett-ségűek és főleg a nők idősoraiban lehet felfedezni az összefüggést, amire a nagyobb munkapiaci mobilitás, a több lehetőség és a szabadabb választás adhat magyarázatot.

utolsó lépésben már kihasználjuk azt a mikroadathalmazból származó előnyt, hogy az egyének szintjén vizsgálódhatunk. a bértarifa-felmérés adatbázisában minden egyén sorát kétféle bizonytalansági mutatóval egészítettük ki. az egyik értéke attól függ, hogy az adott személy a köz- vagy a versenyszférában dolgozik-e: ez a szektor-szintű mutató. a másik a részletesebb, csoportszintű mutató, amelynél a foglalkoz-tató szektor mellett figyelembe vettük a nemet, a végzettséget és a munkatapasztala-tot: csoportszintű mutató. az így létrehozott adattáblázatok alapján a szektorszintű


kockázati mutatókkal a két szektorra egészében, majd a csoportszintű mutatókkal külön-külön végzettség szerint megbecsültük a (13) egyenletet.

log (bér) = const + α0 nem + α1 képz + α2 gyak + α3 gyak 2 + β kock + u, (13)

ahol a bér a nem rendszeres jövedelemtöbblet és jutalom nélküli bruttó bér, a nem két-értékű változó: (férfi = 1) és (nő = 0), a képz az iskolában töltött évek száma, a gyak a munkával töltött évek száma és a kock a bizonytalansági mutató.

a nem, képz, gyak és gyak2 együtthatói az összes esetben minden szokásos szinten szignifikánsak, és előjeleik megfelelnek a tapasztalatoknak. a kockázati együttható előjele változó, és csupán a becslések kis hányadában nem mondható szignifikánsnak. ahol az együttható 1 százalékos szinten nem szignifikáns, ott a következő elemzése-ket bemutató ábrákon csillaggal jelöljük.

az egyenlet formájából következően a bizonytalanságot kifejező exogén változó együtthatója félrugalmasságnak tekinthető, és azt mutatja meg, hogy minden más változatlansága mellett, ha a kockázat 1 százalékponttal nő, akkor hány százalékkal nő a várható bér. a negatív együtthatós értékek furcsának tűnhetnek, de ezek jelen-léte elkerülhetetlen, mivel a megbecsült egyenlet nem vesz figyelembe minden ténye-zőt, ami a bérmegállapodásoknál szerepet játszik. az értékek tulajdonképpen ceteris paribus a bizonytalanság árának is felfoghatók, pontosabban az értékek változását lehet a bizonytalanság árának megváltozásaként értelmezni.

a 11. ábra idősora jól mutatja, hogy 2007-től kezdődően, amikor is a válságra adott eltérő szektorális válaszok következtében számottevően és évekig megnő a két szféra közti bizonytalanságbeli távolság, a bizonytalanság ára is megemelkedik.

11. ábraa szektorszintű kockázattal bővített mincer-függvény kockázati változójának együtthatói (β)

Kockázati együttható

–0,20 –0,20–0,14 –0,13

0,16

0,08

0,16

0,29 0,32

0,23

–0,3

–0,2

–0,1

0

0,1

0,2

0,3

0,4

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Forrás: saját számítások a KsH munkaerő-felmérése és az fH bértarifa-felvétele alapján.

a dolgozókat csoportokba soroltuk végzettségük szerint, és a csoportokra külön-kü-lön végeztük el a becsléseket. ahogyan azt a 12. ábra mutatja, az alapfokon képzet-tek esetében a kockázatnak végig „negatív” ára van, ami teljes összhangban van a 6.


ábra grafikonjával és a hozzá tartozó elemzéssel. azonban most már tisztán látszik, hogy ennél a csoportnál is a válság évei alatt volt a legmagasabb a bizonytalanság ára.

12. ábraalapfokú végzettségű munkavállalókra becsült bővített mincer-függvény csoportszintű kockázati változójának együtthatói (β)


–0,20

–0,10

–0,05 –0,04–0,07

–0,03–0,04 –0,04 –0,04

–0,11

–0,30

–0,25

–0,20

–0,15

–0,10

–0,05

0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Forrás: saját számítások a KsH munkaerő-felmérése és az fH bértarifa-felvétele alapján.

a középfokú bizonyítvánnyal rendelkezők körében egészen a válság kezdetéig negatív értékeket figyelhetünk meg a 13. ábrán. a válság velejárójaként bekövet-kező kockázati rés kiszélesedésének hatására a bizonytalanság ára jelentősen megnő egészen 2012-ig, az elemzési időhorizont végéig.

13. ábraKözépfokú végzetséggel rendelkező munkavállalókra becsült bővített mincer-függvény csoportszintű kockázati változójának együtthatói (β)


–0,10 –0,11–0,09 –0,09

0,03

0,10

–0,04

0,06 0,08

0,00*

–0,30

–0,25

–0,20

–0,15

–0,10

–0,05

0

0,05

0,10

0,15

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

* az együttható nem szignifikáns.Forrás: saját számítások a KsH munkaerő-felmérése és az fH bértarifa-felvétele alapján.


végezetül a legmobilabb csoportra vonatkozó értékeket mutatja a 14. ábrán. 2003-ban, 2006-tól 2008-ig és 2011-ben a kockázati együttható nem volt szignifikáns, ezért értékét ezekben az években nullának tekintjük. Így szemlélve az idősort, az mondható el, hogy a válságig a évek többségében az eltérő kockázatoknak nem volt meghatározó szerepük a bérek kialakításában, 2009-től azonban a bizonytalanságbeli különbség szerepük határozottan megnőtt, annak a piac szembetűnően nagyobb árat tulajdonított; nagyobbat, mint amilyen mértékűt bármelyik megelőző becslés adott.

14. ábrafelsőfokú végzetséggel rendelkező munkavállalókra becsült bővített mincer-függvény csoportszintű kockázati változójának együtthatói (β)


0,130,09

0,34

0,23

0,080,01*

–0,03* –0,04*

0,01* 0,02*

–0,3

–0,2

–0,1

0

0,1

0,2

0,3

0,4

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

* az együttható nem szignifikáns. Forrás: saját számítások a KsH munkaerő-felmérése és az fH bértarifa-felvétele alapján.

a mikroadatokon futtatott bizonytalansági mennyiséggel bővített mincer-függvény becsléséből adódó eredmények mutatják legvilágosabban, hogy a relatív kockázati többlet bérprémiummal jár együtt.2

2 az eltérő foglalkozások (feOR) szektoronkénti különböző részaránya összetételhatást eredmé-nyezhet a bér- és kockázatkülönbségekre vonatkozóan. ezen összetételhatás nagyságát teljes körűen a munkaerő-felmérés mintájának ereje miatt nem tudtuk megvizsgálni (az eddigi csoportosító ismérvek mellé akár az egy számjegyű feOR felvétele olyan mértékben szétaprózza a mintát, hogy azon megbíz-ható elemzést folytatni nem lehet), azonban részlegesen a bérkülönbségekre vonatkozóan elvégeztük a becslést, és azok szignifikánsnak, de csekély mértékűnek mutatkoztak. ebből arra lehet következtetni, hogy a teljes, kockázati különbségeket is figyelembe vevő regresszió pontbecslései némileg változhat-nak, de ez a végső konklúziót nem befolyásolja jelentősen.


összefoglaló

az egzisztenciális bizonytalanság a szektorok közötti szabad választás esetén bérprémi-umot generál. e feltevést kvantitatív módon is sikerült alátámasztani a magyarországi köz- és magánszféra esetében a 21. század első évtizedére vonatkozóan.

elméleti modelleken keresztül általánosan mutattuk be, hogy a munkavállalókat jellemző fontosabb igények hogyan jelenhetnek meg a bérezésben. Külön vizsgáltuk a kockázattal kapcsolatos hozzáállást. eredményeink szerint, ha a munkavállalók sza-badon választhatnak különböző bizonytalansággal működő szektorok között, akkor a magasabb kockázat magasabb bérekkel fog párosulni.

a magán- és az állami szektor két különböző intézményi háttérrel működő munkapiac, egészen különböző feladatokat látnak el, dolgozóikat eltérő elvárá-sok, preferenciák jellemzik, ebből következően nem lehet csupán a béreken keresz-tül összehasonlítani azt, hogy a két szektor munkavállalói mit és mennyit kapnak a munkájukért cserébe. a béren túl az egyik fontos és meghatározó „juttatás” az állásvesztési kockázat.

Olyan mérési módszereket ismertettünk, amelyekkel az egzisztenciális bizonyta-lanságot számszerűsíteni lehet. Kiemelt hangsúlyt helyeztünk a létbizonytalanság állásvesztési valószínűségen keresztül történő mérésére. mikroadatbázisokat felhasz-nálva 2003 és 2012 közötti időszakra azt találtuk, hogy szektorális szinten az egész időszakban a magánszektor nagyobb bizonytalanságnak volt kitéve, különösen a vál-ság első éveiben, amikor a két szféra közti bizonytalansági rés szembetűnően nagy volt. a munkavállalókat nemük, iskolai végzettségük és munkatapasztalatuk szerint csoportosítottuk, s az így árnyaltabbá váló kép szerint leginkább a magasabb végzett-ségűek és nők körében maradt igaz az előző állítás, a többi csoportban időszakonként váltakozott a bizonytalanabb szektor kiléte, sőt az alapképzettségű férfiaknál végig a közszféra volt kockázatosabb.

aggregált szinten összevetve az átlagbérek és állásbizonytalanság változását, lát-hattuk, hogy a kockázat növekedése bérprémium-növekedéssel jár. az állásvesztési bizonytalanság mértékével kiegészített mincer-függvény becslési eredményei azon hipotézis ellen szólnak, hogy a szektorok közötti kockázatbeli különbségek nem jár-nak bérprémiummal. a megnövekedett egzisztenciális bizonytalanság lényegesebbé teszi annak árazását és figyelembevételét a béralkuk során.

Hivatkozások

abowd, j. m.–ashenfelter, O. [1981]: anticipated unemployment, Temporary layoffs and compensating Wage differentials. megjelent: Rosen, S. (szerk.): studies in labour markets. university of chicago Press, 141–186. o. http://www.nber.org/chapters/c8910.pdf.

Bálint, mónika–Köllő, jános [2008]: a gyermeknevelési támogatások munkaerő-piaci hatásai. esély, 1 sz. 3–27. o.

Becker, g. s. [1965]: a theory of the allocation of time. The economic journal, vol. 75. no. 299. 493–517. o.

http://www.nber.org/chapters/c8910.pdf


Blau, f. d.–grossberg, a. j. [1991]: Real wage and employment uncertainty and labor force par-ticipation decisions of married women. economic inquiry, vol. 29. no. 4. 678–695. o.

clark, a. e. [2006]: a note on unhappiness and unemployment duration. institute for the study of labor, iza dP, no. 2406.

diaz-serrano, l.–Hartog, j.–nielsen, H. s. [2008]: compensating Wage differentials for schooling Risk in denmark. The scandinavian journal of economics, vol. 110. no. 4. 711–731. o.

elek Péter–szabó Péter andrás [2013]: a közszférából történő munkaerő-kiáramlás elemzése magyarországon. Közgazdasági szemle, 60. évf. 5. sz. 601–628. o.

Horn dániel–szőke Bálint [2011]: az aggregált foglalkoztatás becslésének modelljei és a magyar előrejelzés. Külgazdaság, 55. évf. 11–12. sz. 26–51. o. www.econ.core.hu/file/download/kulgazdasag/hornbwp1101.pdf.

Keane, m. P. [2011]: labor supply and Taxes: a survey. journal of economic literature, vol. 49. no. 4. 961–1075. o.

lelkes Orsolya [2005]: Knowing what is good for you: empirical analysis of personal pref-erences and the “objective good”. centre for analysis of social exclusion, london school of economics, london, eprints.lse.ac.uk/6270.

lemieux, T. [2006]: The “mincer equation” Thirty Years after schooling, experience, and earnings. megjelent: Grossbard, S.–Mincer, J. (szerk.): a Pioneer of modern labor econom-ics. springer, new York, 11. fejezet.

molnár györgy–Kapitány zsuzsa [2013]: munkahely a közszférában. Biztonság és hivatás, a szubjektív szempontok szerepe. Közgazdasági szemle, 60. évf. 7–8. sz. 781–813. o.

morvay endre [2012]: sztochasztikus ciklusok munkaerő-áramlás a visegrádi országokban. statisztikai szemle, 90. évf. 9. sz. 815–843. o.

Ravallion, m.–lokshin, m. [2000]: identifying Welfare effects from subjective Questions. The World Bank, Washington dc. https://ideas.repec.org/p/wbk/wbrwps/2301.html.

Rosen, s. [1974]: Hedonic Prices and implicit markets: Product differentiation in Pure com-petition. The journal of Political economy, vol. 82. no. 1. 34–55. o.

Rosen, s. [1986]: The Theory of equalizing differences. megjelent: Ashenfelter, O.–Layard, R. (szerk.): Handbook of labor economics. 1. kötet, north-Holland, amszterdam, 641–692. o.

Rosen, s. [1992]: distinguished fellow. mincering labor economics. journal of economic Perspectives, vol. 6. no. 2. 157–170. o.

shimer, R. [2007]: Reassessing the ins and Outs of unemployment. The national Bureau of economic Research, nBeR Working Paper no. 13421.

Telegdy álmos [2006]: a közalkalmazotti béremelések hatásai a köz- és magánszféra közötti bérkülönbségekre. megjelent: Fazekas Károly–Kézdi Gábor (szerk.): munkaerőpiaci tükör, 2006. mTa KTi–Ofa, Budapest, 60–69. o.

www.econ.core.hu/file/download/kulgazdasag/hornbwp1101.pdf

www.econ.core.hu/file/download/kulgazdasag/hornbwp1101.pdf

eprints.lse.ac.uk/6270

https://ideas.repec.org/p/wbk/wbrwps/2301.html

A munkaerő-piaci bizonytalanság hatása a közszféra és a...

Documents

Transcript of A munkaerő-piaci bizonytalanság hatása a közszféra és a...